Issn: 2181-1601 Scientific Journal Impact Factor
Yüklə 0,59 Mb. Pdf görüntüsü
|
|
ǀ
ISSUE 4 ǀ 2023 ISSN: 2181-1601 Scientific Journal Impact Factor (SJIF 2022=5.016) Passport: http://sjifactor.com/passport.php?id=22257 Uzbekistan www.scientificprogress.uz Page 31 ma'lumotlar bir nechta formatlarda mavjud, jumladan, tuzilgan, yarim tizimli, tuzilmagan va hatto murakkab tuzilgan ma'lumotlar. Ma'lumotlar formatlarining xilma- xilligi tufayli an'anaviy tahliliy usullar katta ma'lumotlarni boshqara olmaydi. Tahlil uchun ma'lumotlarni tayyorlash uchun samarali texnikani loyihalash zarur bo'lib, ular juda katta vaqt va kuch talab qiladi. Olingan ma'lumotlarning sifati sezilarli darajada farq qiladi. U ma'lumotlarning noto'g'riligini, shovqinlarini, anormalliklarini va boshqalarni ko'rsatadi. Bu tahlilning to'g'riligiga ta'sir qiladi. Haqiqiylikni saqlash tizimda nuqsonli ma'lumotlarni to'plamaydi. Qiymat haqiqatga ta'sir qilishi mumkin. Oʻzgaruvchanlik katta maʼlumotlarning yangi oʻlchami tomonidan kiritilgan.“Oʻzgaruvchanlik” atamasi maʼlumotlar oqimi tezligining oʻzgarishini bildiradi. Katta ma'lumotlarning tezligi ko'pincha tartibsiz bo'lib, vaqti-vaqti bilan cho'qqilar va pastliklar bo'ladi. "Ma'lumotlarning haqiqiyligi" va "ma'lumotlarning haqiqiyligi" atamalari ko'pincha xuddi shunday qo'llaniladi. Ular bir xil tushuncha emas, lekin ular o'xshashdir. Haqiqiylik deganda ma'lumotlarning to'g'riligi va ulardan maqsadli foydalanish bo'yicha aniqligi tushuniladi. Boshqacha qilib aytadigan bo'lsak, ma'lumotlarning to'g'riligi bilan bog'liq muammolar bo'lmasligi mumkin, ammo tushunilmagan bo'lsa, u haqiqiy bo'lmasligi mumkin. Katta ma'lumotlarning o'zgaruvchanligi haqida gap ketganda, tashkilotlarda har kuni qo'llaniladigan tuzilgan ma'lumotlarni saqlash siyosatini osongina eslash mumkin. Saqlash muddati tugaganidan keyin uni osongina yo'q qilish mumkin. Qiymat Oracle tomonidan katta ma'lumotlarning belgilovchi xususiyati sifatida taqdim etilgan. "Qimmat" atamasi ma'lumotlardan olingan qimmatli bilimlarni bildiradi. Ma'lumki, ma'lumotlar chuqur darajada muhimdir. Biroq, ahamiyati burg'ulash kerak. Katta ma'lumotlarda umuman sakkizta V mavjud. E'tibor bering, bu V lar o'zgarmasdir; ular yaqin kelajakda o'zgarishi mumkin. Mavjud asboblarning aksariyati oqimni qayta ishlashga, interaktiv tahlilga va partiyani qayta ishlashga qaratilgan. Hozirgi vaqtda katta ma'lumotlarni tahlil qilish uchun foydalaniladigan ba'zi vositalar ushbu bo'limda ko'rib chiqiladi. Hadoop va MapReduce bir-birini almashtirib bo'lmaydigan atamalar emas; Hadoop aslida MapReduce kontseptsiyasini amalga oshirishdir. MapReduce - bu katta hajmdagi ma'lumotlarni qayta ishlash uchun bo'lish va egallash texnikasidan foydalanadigan model. Hadoop ikkita tugundan iborat: master va ishchi, MapReduce esa ikkita asosiy bosqichni bajaradi: Map va Reduce. Asosiy tugun kiruvchi ma'lumotlarni kichik muammolarga ajratadi, ular keyinchalik ishchi tugunlarga tayinlangan Xarita bosqichida bo'ladi. Keyin barcha kichik muammolarning natijalari asosiy tugun tomonidan qisqartirish bosqichida birlashtiriladi . |